Agent Workflow Memory é uma biblioteca Python projetada para aprimorar agentes de IA com memória persistente em fluxos de trabalho complexos. Ela usa armazéns vetoriais para codificar e recuperar contexto relevante, permitindo que os agentes lembrem de interações passadas, mantenham o estado e tomem decisões informadas. A biblioteca integra-se facilmente com frameworks como o WorkflowAgent do LangChain, oferecendo callbacks de memória personalizáveis, políticas de exclusão de dados e suporte a diversos backends de armazenamento. Ao alojar históricos de conversas e metadados de tarefas em bancos de dados vetoriais, permite buscas por similaridade semântica para exibir as memórias mais relevantes. Desenvolvedores podem ajustar escopos de recuperação, comprimir dados históricos e implementar estratégias de persistência personalizadas. Ideal para sessões de longa duração, coordenação multiagente e diálogos ricos em contexto, o Agent Workflow Memory garante que os agentes de IA operem com continuidade, facilitando interações mais naturais e conscientes do contexto, além de reduzir redundâncias e melhorar a eficiência.